随机数生成，两种不同的方法？

Question

有谁知道以下代码中使用的两种随机数生成方法之间的区别？我怀疑第一种情况的计算成本可能更高，因为每次生成随机数时它都会从/dev/urandom 获得一个新种子。如果我在这些示例中正确生成随机数，也感谢任何 cmets。

我很困惑，因为uniform_int_distribution 指定了template<class URNG> result_type operator()(URNG& g);，在某些示例中，我看到传递的参数是default_random_engine 类型，而其他时候是random_device。这让 default_random_engine 的实际作用更加混乱。

比如我见过的方法一：

#include <iostream>
#include <random>
#include <map>
using namespace std;

int main()
{
    random_device rd;
    uniform_int_distribution<int> p{0,9};

    map<int,int> m;
    for (int i=0; i < 100; ++i) {
        m[p(rd)]++;
    }

    for (map<int,int>::iterator it = m.begin();
         it != m.end(); ++it)
        cout << it->first << ", " << it->second << '\n';
    
    return 0;
}

方法二，

#include <iostream>
#include <random>
#include <map>
using namespace std;

int main()
{
    random_device rd;
    default_random_engine gen(rd());
    uniform_int_distribution<int> p{0,9};

    map<int,int> m;
    for (int i=0; i < 100; ++i) {
        m[p(gen)]++;
    }

    for (map<int,int>::iterator it = m.begin();
         it != m.end(); ++it)
        cout << it->first << ", " << it->second << '\n';
    
    return 0;
}

Answer 1

第一种方法是不好的做法，第二种方法是首选。虽然，在第二种方法中，default_random_engine 通常不被推荐，除非它是为了实验或其他一些不重要的原因。很大的原因是它是实现定义的，所以它会根据编译器而有所不同，而且它通常根本不健壮，只是简单。

第一种方法不好的原因是std::random_device 轮询硬件的真正随机性来源。这是一个有限的供应。更好的做法是将其用作伪随机数生成器 (PRNG) 的完全不可预测的种子。这就是为什么第二个例子更好。

我对您的第二个示例进行了一些更改。主要变化是我不需要声明 random_device 就可以坐在堆栈上，我使用 std::mt19937 这可能是您在 C++ 代码中看到的最常见的 PRNG。

没有一个 C++ 标准库 PRNG 被认为足以用于加密目的；你需要一个外部库。

#include <iostream>
#include <map>
#include <random>

int main() {
  std::mt19937 gen(std::random_device{}());
  std::uniform_int_distribution<int> p{0, 9};

  std::map<int, int> m;
  for (int i = 0; i < 100; ++i) {
    m[p(gen)]++;
  }

  for (auto it = m.begin(); it != m.end(); ++it) {
    std::cout << it->first << ", " << it->second << '\n';
  }

  return 0;
}

Answer 2

std 库提供了一组Predefined random number generators，它为生成的值提供了某些保证。其中之一是default_random_engine，它是实现定义的（因此您需要检查库的供应商是如何实现它的）。

要拥有可靠的生成器（不同供应商之间的结果一致），您可以选择其他生成器之一，例如 mt19937。

您从random_device 获得的随机数通常仅用作所选随机数生成器的种子。对于random_device，您会遇到与default_random_engine 类似的问题，因为没有指定如何生成值。

这背后的想法是，random_device 通常为种子提供足够好的值，但对于适当的生成器来说不够好。

如果您知道您的程序运行的特定硬件和库，并且您知道 random_device 根据良好的来源创建随机数，那么它可能是一个选择，但如果您创建一个使用的应用程序在不同的操作系统和未知硬件上，random_device 将不能作为生成器的选项。